( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Lai-Yuen, Susana K."

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Automated tracking, segmentation and trajectory classification of pelvic organs on dynamic MRI.

, , , , und . EMBC, Seite 2403-2406. IEEE, (2016)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Marvin Yuen

Jenny Yuen

Tak-Hong Yuen

Susana Zapke

Susana Corotto

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

MRI-Based Segmentation of Pubic Bone for Evaluation of Pelvic Organ Prolapse., , , , und . IEEE J. Biomed. Health Informatics, 18 (4): 1370-1378 (2014)Cluster-based Weighted Oversampling for Ordinal Regression (CWOS-Ord)., und . Neurocomputing, (2016)EMONAS: efficient multiobjective neural architecture search framework for 3D medical image segmentation., und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 11596 von SPIE Proceedings, SPIE, (2021)Automated tracking, segmentation and trajectory classification of pelvic organs on dynamic MRI., , , , und . EMBC, Seite 2403-2406. IEEE, (2016)Automated Localization of Multiple Pelvic Bone Structures on MRI., , , , und . IEEE J. Biomed. Health Informatics, 20 (1): 249-255 (2016)CrossMoDA 2021 challenge: Benchmark of cross-modality domain adaptation techniques for vestibular schwannoma and cochlea segmentation., , , , , , , , , und 30 andere Autor(en). Medical Image Anal., (2023)EMONAS-Net: Efficient multiobjective neural architecture search using surrogate-assisted evolutionary algorithm for 3D medical image segmentation., und . Artif. Intell. Medicine, (2021)CrossMoDA 2021 challenge: Benchmark of Cross-Modality Domain Adaptation techniques for Vestibular Schwnannoma and Cochlea Segmentation., , , , , , , , , und 30 andere Autor(en). CoRR, (2022)An extensive pixel-level augmentation framework for unsupervised cross-modality domain adaptation., und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 12464 von SPIE Proceedings, SPIE, (2023)Self-adaptive 2D-3D ensemble of fully convolutional networks for medical image segmentation., und . Medical Imaging: Image Processing, Volume 11313 von SPIE Proceedings, Seite 113131W. SPIE, (2020)